分类解析
2018-08-18
690
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
本文涉及的产品
简介：
分类解析 （一） —— 基础了解分类解析 （二） —— 本类相同的两个分类相同方法的调用问题研究
目录
相关文章
|
7月前
|
存储
缓存
运维
|
存储
自然语言处理
数据处理
信息抽取UIE（二）--小样本快速提升性能（含doccona标注
需求跨领域跨任务：领域之间知识迁移难度高，如通用领域知识很难迁移到垂类领域，垂类领域之间的知识很难相互迁移；存在实体、关系、事件等不同的信息抽取任务需求。
- 定制化程度高：针对实体、关系、事件等不同的信息抽取任务，需要开发不同的模型，开发成本和机器资源消耗都很大。
- 训练数据无或很少：部分领域数据稀缺，难以获取，且领域专业性使得数据标注门槛高。
1191
0
0
|
3月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据处理
一文讲懂“预测滞后性”：详细解析
本文介绍了预测分析中常见的“预测滞后性”现象及其原因，包括数据收集延迟、模型训练耗时、预测算法延迟及模型特性等。文章还提供了应对策略，如实时数据处理、选择合适模型、在线学习及多方法结合，并附有使用简单移动平均法进行时间序列预测的Python代码示例，帮助读者理解和优化预测过程。
243
17
17
|
存储
编解码
数据安全/隐私保护
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
|
数据采集
机器学习/深度学习
自然语言处理
|
机器学习/深度学习
DataWorks
算法
|
机器学习/深度学习
存储
缓存
